ПочатиПочніть безкоштовно

Порівняння представлень BoW і TF-IDF

Ви працюєте в команді аналітики компанії, що виробляє носимі пристрої. Ваше завдання — допомогти продакт-менеджерам зрозуміти відгуки клієнтів про новий смартгодинник компанії. Ви вже попередньо обробили текст і створили два представлення: bow_matrix за допомогою CountVectorizer(), і tfidf_matrix за допомогою TfidfVectorizer(). У цій вправі ви візуалізуєте та порівняєте їх, щоб краще зрозуміти, як кожне з них відображає важливість слів.

Ця вправа є частиною курсу

Natural Language Processing (NLP) in Python

Переглянути курс

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Convert BoW matrix to a DataFrame
df_bow = pd.DataFrame(
    ____,
    columns=vectorizer.____
)

# Plot the heatmap
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.heatmap(____, annot=True)
plt.title("BoW Scores Across Reviews")
plt.xlabel("Terms")
plt.xticks(rotation=45)
plt.ylabel("Documents")
plt.show()
Редагувати та запускати код